Spark Atlas连接器 用于跟踪Spark SQL / DataFrame转换并将元数据更改推送到Apache Atlas的连接器。 此连接器支持跟踪： SQL DDL，例如“创建/删除/更改数据库”，“创建/删除/更改表”。 SQL DML，例如“ CREATE TABLE tbl AS SELECT”，“ INSERT INTO ...”，“ LOAD DATA [LOCAL] INPATH”，“ INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY”等。 具有输入和输出的DataFrame转换 机器学习管道。 该连接器将与Hive，HDFS等其他系统关联，以跟踪Atlas中数据的生命周期。 如何建造 要使用此连接器，您将需要最新版本的Spark（Spark 2.3+），因为大多数功能仅在Spark 2.3.0+中存在。 要构建此项目，请执行： mv

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Yelper：基于协作过滤的推荐系统 孙传 [gmail.com的chuansun76] [twitter.com/sundeepblue] 博客： ： 或此处： : 此README文件描述了“ Yelper”的几个主要组件，Yelper是主要使用Python使用Spark框架构建的业务推荐系统。 以下是“ Yelper”的一些功能： 按城市划分原始业务数据，可以进行微调和自定义推荐 使用Spark MLlib的基于矩阵分解的推荐 在Scala中使用Spark GraphX进行用户业务图分析 使用Spark Streaming和Apache Kafka进行实时用户请求处理 使用

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BigDL：基于Apache Spark的分布式深度学习 什么是BigDL？ 是Apache Spark的分布式深度学习库； 借助BigDL，用户可以将其深度学习应用程序编写为标准Spark程序，这些程序可以直接在现有Spark或Hadoop集群之上运行。 为了轻松构建Spark和BigDL应用程序，提供了一个高级 ，用于端到端分析+ AI管道。 丰富的深度学习支持。 以为模型，BigDL为深度学习提供了全面的支持，包括数值计算（通过 ）和高级； 此外，用户可以使用BigDL将预先训练的或模型加载到Spark程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用 /

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OpenSchool项目 这是一个面向学校的开放式网络平台。 特征 组织班级和学生 管理研究 管理沟通 用法 该应用程序使用Docker： : 首先，您需要构建一个Docker映像：docker build -t znurgl / openschool。 运行应用程序：docker run -i -t -p 8080：9000 -v {full-path-of-source}：/ src znurgl / openschool 问题 所有与项目相关的任务和错误均在此github页面的“问题”下。 贡献 欢迎任何贡献。 这是标准的分叉请求方法。 该项目基于带有Scala和MongoDB的Play 2.4框架。